该论文对大型语言模型（LLM）在隐私政策分析领域替代传统专用工具的能力进行了首次系统性评估。研究背景是LLM的兴起使得以往需要专门领域工具的隐私政策与数据合规分析任务变得可能，但尚不清楚LLM能否真正复制现有工具的多样化功能和方法。核心研究问题为：现成的LLM（如GPT-5.2和Gemini-2.5）能否替代六种代表性专用工具？这些工具涵盖三大功能：矛盾检测、合规性分析、隐私政策总结与聚合；以及三个中间任务：基于元组的结构化数据提取、语义角色标注（SRL）和手动隐私政策标注。方法上，作者构建了一个包含10个隐私政策的自定义数据集，直接提示LLM执行对应功能和任务，并与原始工具结果对比。实验结果表明，LLM在所有功能上一致达到或超过现有工具的性能。例如，在第一方收集实体的手动标注中，LLM平均精确率81.8%、召回率70.9%；在第三方共享实体标注中，平均精确率91.4%、召回率70.9%（与OPP-115数据集对比）。主要贡献是首次证明LLM无需额外工程或领域特定训练即可有效执行隐私政策与法规分析中的广泛功能与任务，为未来自动化合规分析提供了可行性基础。适合隐私领域研究人员、安全合规从业者以及希望用LLM简化流程的工程团队阅读。